Gusfadilah, Amaliah (2019) Implementasi Metode Exponential Smoothin Untuk Prediksi Bobot Kargo Bulanan Di Banda Internasional I Gusti Ngurah Rai. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Barang merupakan benda penting untuk memenuhi kebutuhan masyarakat dan adakalanya pengadaan barang dapat dilakukan dengan cara pemindahan barang. Pemindahan barang dapat menggunakan pengiriman via transportasi udara. Akan tetapi bobot kargo secara tidak langsung dapat mempengaruhi kecepatan pengiriman. Sehingga menuntut pihak Bandara untuk selalu meningkatkan penyediaan fasilitas yang cukup dalam memenuhi kebutuhan bobot kargo. Untuk dapat memenuhi tuntutan tersebut diperlukan prediksi yang matang. Prediksi bobot kargo tersebut bertujuan untuk mengetahui data bobot kargo di masa yang akan datang dengan menggunakan data bobot kargo di masa lalu. Metode prediksi yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Exponential Smoothing. Exponential Smoothing merupakan suatu metode yang secara terus-menerus menyempurnakan hasil prediksi dengan menghaluskan nilai masa lalu dari suatu data runtut waktu dengan cara menurun. Pada penelitian ini membandingkan 3 metode Exponential Smoothing diantaranya Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing, dimana metode tersebut digunakan untuk menghasilkan nilai prediksi dan kemudian mengevaluasi hasil prediksi dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE terkecil terdapat pada metode Triple Exponential Smoothing rentang 5 tahun dengan nilai parameter α=0,9, β=0,1, dan γ=0,1 sebesar 13,563. Berdasarkan nilai MAPE yang telah didapatkan antara 10 sampai 20, maka metode Triple Exponential Smoothing termasuk kedalam kriteria baik.
English Abstract
Goods are important objects to meet people's needs and sometimes the procurement of goods can be done by transferring goods. Transfer of goods can use shipping via air transportation. However, the weight of the cargo indirectly can affect the speed of delivery. So that it demands the airport to always improve the provision of adequate facilities to meet the needs of cargo weight. To be able to meet these demands a mature prediction is needed. The prediction of cargo weight aims to determine cargo weight data in the future by using cargo weight data in the past. The prediction method used in this study uses the Exponential Smoothing method. Exponential Smoothing is a method that continually perfects predictive results by smoothing past values of a data sequence by decreasing time. In this study comparing 3 Exponential Smoothing methods including Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, and Triple Exponential Smoothing, where the method is used to generate predictive values and then evaluate the results of predictions using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The smallest MAPE is found in the Triple Exponential Smoothing method spanning 5 years with parameter values α = 0.9, β = 0.1, and γ = 0.1 of 13.563. Based on the MAPE values that have been obtained between 10 and 20, the Triple Exponential Smoothing method is included in the good criteria.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/144/051902314 |
| Uncontrolled Keywords: | prediksi, Exponential Smoothing, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Triple Exponential Smoothing, Mean Absolute Percentage Error, MAPE, prediction, Exponential Smoothing, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Triple Exponential Smoothing, Mean Absolute Percentage Error, MAPE |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 003 Systems > 003.2 Forecasting and forecasts |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 10 Aug 2020 06:07 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 04:12 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169178 |
Preview |
Text
Amaliah Gusfadilah (2).pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |